Última actualización: 27/03/2017

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Curso Académico: 2019/2020

Modelado, Simulación y Optimización
(16445)
Titulación: Máster Universitario en Ciencia y Tecnología Informática (71)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: BERLANGA DE JESUS, ANTONIO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso: 1º
Cuatrimestre: 2º



Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
El alumno podrá: Aprender a modelar un problema multiobjetivo. Cómo definir los parámetros de un experimento. Realizar simulaciones en entornos virtuales. Modelar agentes conversacionales.
Descripción de contenidos: Programa
Técnicas de IA en Optimización Aplicaciones prácticas de optimización Técnica de IA para Modelado Aplicaciones reales de modelado con IA La Simulación como herramienta de evaluación de sistemas Integración de técnicas de IA en simulación: modelado y evaluación Diseño y Evaluación de sistemas complejos Modelado de Procesos Optimización Multiobjetivo
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Realización, presentación y discusión de los trabajos de los estudiantes. Realización de prácticas en ordenador.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Bibliografía básica
  • Carlos A. Coello Coello and Gary B. Lamont. . Applications of Multi-Objective Evolutionary Algorithms. World Scientific. 2004
  • D. H. Wolpert and W. G. Macready. ¿No free lunch theorems for search,¿. D. H. Wolpert and W. G. Macready. 1995
  • Diana Perez-Marin and Ismael Pascual-Nieto. Conversational Agents and Natural Language Interaction: Techniques and Effective Practices. IGI Global. 2011
  • Jack P. C. Kleijnen, Susan M. Sanchez, Thomas W. Lucas, and Thomas M. Cioppa. State-of-the-Art Review: A User's Guide to the Brave New World of Designing Simulation Experiments.. INFORMS J. on Computing 17, 3 (July 2005). 2005
  • Joshua Knowles, David Corne, Kalyanmoy Deb. Multiobjective Problem Solving from Nature: From Concepts to Applications. Springer,. 2008
  • Montgomery, D.C. Design and Analysis of Experiments. Wiley. 2013
  • W. G. Macready and D. H. Wolpert. ¿What makes an optimization problem hard?¿ . Complexity, vol. 5, pp. 40¿46. 1996
  • W.M.P. van der Aalst,. Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. Springer . 2011

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.